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  • pdf文档 DeepSeek从入门到精通(20250204)

    DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么? 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问
    0 码力 | 104 页 | 5.37 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek 从入门到精通

    DeepSeek-R1是其开源的推理模型,擅长处理复杂任务且可免费商用。 Deepseek可以做什么? 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 文本生成 表格、列表生成(如日程安排、菜谱) 代码注释、文档撰写 结构化生成 文章/故事/诗歌写作 营销文案、广告语生成 社交媒体内容(如推文、帖子) 基于概率预测,通过大量数据训练来快速预测可能 的答案 基于链式思维(Chain-of-Thought),逐步推理 问题的每个步骤来得到答案 决策能力 依赖预设算法和规则进行决策 能够自主分析情况,实时做出决策 创造力 限于模式识别和优化,缺乏真正的创新能力 能够生成新的创意和解决方案,具备创新能力 人机互动能力 按照预设脚本响应,较难理解人类情感和意图 更自然地与人互动,理解复杂情感和意图 问题解决能力 擅长解决结构化和定义明确的问题 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案。” ✅ 激发模型深层推理 ❌ 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺,且 预算控制在2000元内。” ✅ 兼顾目标与细节 ❌ 需避免过度约束 启发式提问
    0 码力 | 103 页 | 5.40 MB | 8 月前
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  • pdf文档 清华大学 普通人如何抓住DeepSeek红利

    I q e T 9 M 6 Deepseek的能力图谱 直接面向用户或者支持开发者,提供智能对话、文本生成、语义理解、计算推理、代码生成补全等应用场 景, 支持联网搜索与深度思考模式,同时支持文件上传,能够扫描读取各类文件及图片中的文字内容。 决策支持 文体转换 个性化推荐 翻译与转换 多语言翻译 异常检测 多源信息融合 知识与推理 知识图谱构建 流程优化 描述问题背景与目标, 由模型规划解决路径 复杂问题 、需模型自主 推理 “我需要优化用户登录流程, 请分析当前瓶颈并提出3种方 案 。 ” 激发模型深层推理 需清晰定义需求边界 混合模式 结合需求描述与关键 约束条件 平衡灵活性与可控性 “设计一个杭州三日游计划, 要求包含西湖和灵隐寺, 且 预算控制在2000元内 。 ” 兼顾目标与细节 需避免过度约束 和数据。 认知:与哲学、认知科学 中的认知框架和自指性理 论相连,探讨了AI在生成 过程中如何受限于其既有 的认知结构。 循环:强调了AI生成内容 时容易陷入语义和逻辑上 的循环,无法跳出既定的 模式和规则。 边界:与康德的认识论和 复杂系统理论中的边界效 应相关,表明AI在认知和 生成过程中受限于其系统 结构和复杂度边界。 智能体知识生成边界的探索 仅仅评估模拟生成的有效性是不够的,更核心问题在于理解智能
    0 码力 | 65 页 | 4.47 MB | 8 月前
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  • pdf文档 国家人工智能产业综合标准化体系建设指南(2024版)

    进人工智能赋能新型工业化,特制定本指南。 一、产业发展现状 人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的基础性 和战略性技术,正成为发展新质生产力的重要引擎,加速和 实体经济深度融合,全面赋能新型工业化,深刻改变工业生 产模式和经济发展形态,将对加快建设制造强国、网络强国 和数字中国发挥重要的支撑作用。人工智能产业链包括基础 层、框架层、模型层、应用层等 4 个部分。其中,基础层主 要包括算力、算法和数据,框架层主要是指用于模型开发的 用需求,强化创新成果迭代和应用场景构建,协同推进人工 3 智能与重点行业融合应用。 坚持产业协同。加强人工智能全产业链标准化工作协 同,加强跨行业、跨领域标准化技术组织的协作,打造大中 小企业融通发展的标准化模式。 坚持开放合作。深化国际标准化交流与合作,鼓励我国 企事业单位积极参与国际标准化活动,携手全球产业链上下 游企业共同制定国际标准。 三、建设思路 (一)人工智能标准体系结构 人工智能标准体系结构包括基础共性、基础支撑、关键 实技术底座。关键技术标准主要规范人工智能文本、语音、 图像,以及人机混合增强智能、智能体、跨媒体智能、具身 智能等的技术要求,推动人工智能技术创新和应用。智能产 品与服务标准主要规范由人工智能技术形成的智能产品和 服务模式。赋能新型工业化标准主要规范人工智能技术赋能 制造业全流程智能化以及重点行业智能升级的技术要求。行 业应用标准主要规范人工智能赋能各行业的技术要求,为人 工智能赋能行业应用,推动产业智能化发展提供技术保障。
    0 码力 | 13 页 | 701.84 KB | 1 年前
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  • pdf文档 清华大学 DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单

    对数据进行诊断、预测、关联、聚类分析,常用于问题 定位、需求预测、推荐系统、异常检测等。 对数据进行分类、社交网络分析或时序模式挖掘,常用 于客户细分、信用评分、社交媒体营销、股价预测等。 将数据转化为统计图、热力图、网络关系图、词云、树形 图等,用于揭示数据中蕴含的模式、趋势、异常和洞见。 本质:以多agent实现从数据采集到可视全流程 模型特点 Claude 3.5 sonnet 联网和工业自动化领域,快速处理来自传感器 和设备的实时数据,进行即时分析和决策,减 少停机时间,提高生产效率。 • 高频交易数据分析:利用o3mini快速处理 高频交易数据,识别市场趋势和交易模式,为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成:基于o3mini自动 生成格式化的数据报告,包括图表、表格和文 字说明,帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化:根据标准格式输出数据, 研等领域理解消费者情感,优化产品和策略。 • 故事化数据呈现:借助o3mini将数据以 故事的形式呈现,增强数据的可读性和吸引力, 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别:借助o3mini高效分 析复杂数据,帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律,如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析:在智能交通和城市 规划中,o3mini有助于将不同来源的数据 (如交通流量、气象数据等)进行融合分析,
    0 码力 | 85 页 | 8.31 MB | 8 月前
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  • pdf文档 【周鸿祎清华演讲】DeepSeek给我们带来的创业机会-360周鸿祎-202502

    人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化,成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」  大模型厂商都在探索慢思考、思维链技术政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之三 模型越做越专  除了 技术创新——让过去做不到的事情可以做到  体验创新——让使用起来很难很复杂的东西变得很简单易用  市场推广创新——让过去很难得到的东西可以得到  商业模式创新——让过去很昂贵的东西变得很便宜甚至免费 DeepSeek正是符合这四种创新模式的完美例子 25 颠覆式创新的四种方式政企、创业者必读 DeepSeek-R1突破了大模型Scaling Law瓶颈 导致大模型悲观论 认为大模型的能力无法进一步得到质的提升 DeepSeek颠覆式创新——开源 34政企、创业者必读 成本的急剧降低  DeepSeek可适配国产硬件,促进国产硬件发展  DeepSeek的优化降低对推理硬件的要求,减少推理成本  训练成本降低,堆显卡模式受质疑,探索新思路,算法优化空间大  无需训练自己的基座模型,直接部署在DeepSeek上,不用重复发明轮子  公开蒸馏方法,帮助其他模型提升能力,实现了模型制造模型,犹如工业母机  小模型可
    0 码力 | 76 页 | 5.02 MB | 5 月前
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  • pdf文档 清华大学第二弹:DeepSeek赋能职场

    Organization •承担整个组织的 功能,独立管理 并执行复杂的操 作 • 致力于人机协同和人机共生领域的世界级团队,专注于打造能够驾驭AI、熟悉AI并实现人类与AI共生发展的学术与实践模式。 团队愿景 • 李默非(清华大学人工智能学院拟录博士生):人机共生之基座大模型研究研发 • 何静(清华博士后、北航助理教授):人机共生之快生引擎研究研发 • 尤可可(清华博士后、北石化助理教授):人机共生之AIGC短视频 2021年全国知识图谱与语义计算大会-医疗科普知识答非所问识别 第一名 互联网虛假新闻检测2019全球挑战赛-虛假新闻多模态检测 第一名 中国法研杯CAIL2020司法人工智能赛 第一名 DeepSeek的三种模式 平台 地址 版本 备注 英伟达NIM微服务 https://build.nvidia.com/d eepseek-ai/deepseek-r1 671B(全量模型) 网页版直接使用,支持API调用,注册送1000点数,免费体验。 com/groqclou d-makes-deepseek-r1- distill-llama-70b-available 70B 邮箱注册,速度快,但感觉比Cerebras弱一些。 …… DeepSeek 三种模式对比 • 基础模型(V3):通用模型(2024.12),高效便捷,适用于绝大多数任务,“ ”任务 • 深度思考(R1):推理模型,复杂推理和深度分析任务,如数理逻辑推理和编程代码,“ ”任务 •
    0 码力 | 35 页 | 9.78 MB | 8 月前
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  • pdf文档 普通人学AI指南

    --name lobe-chat -p 10084:3210 -e ACCESS_CODE=lobe66 lobehub/lobe-chat:latest 22 解释下这条命令,它用于以守护进程模式(后台)运行一个名为 lobe-chat 的 Docker 容器,并设置一些特定参数: docker run : 启 动 并 运 行 一 个 新 的 Docker 容 器。 -d: 在 后 台 (守 lobechat. 4.4 愉快使用 打开浏览器,输入: localhost:10084,就会进入首页,界面布局如图 23所示。如 果喜欢暗黑模式,可以点击左下角设置调整。 Figure 23: 现在大模型界面是这样 我们还可以调整为其他背景模式,调整后界面如图 24所示: 23 Figure 24: 大模型暗黑界面 按照之前章节安装 llama3 后,这里我们正常启动好 llama3,然后,点击最
    0 码力 | 42 页 | 8.39 MB | 8 月前
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  • pdf文档 人工智能安全治理框架 1.0

    使用、滥用甚至恶意利用带来的安全风险。 3.1 人工智能内生安全风险 3.1.1 模型算法安全风险 (a)可解释性差的风险。以深度学习为代表的人工智能算法内部运行逻 辑复杂,推理过程属黑灰盒模式,可能导致输出结果难以预测和确切归因,如 有异常难以快速修正和溯源追责。 (b)偏见、歧视风险。算法设计及训练过程中,个人偏见被有意、无意引入, 或者因训练数据集质量问题,导致算法设计目的、输出结果存在偏见或歧视, 提高攻击效率,包括挖掘利用漏洞、破解密码、生成恶意代码、发送钓鱼邮件、 网络扫描、社会工程学攻击等,降低网络攻击门槛,增大安全防护难度。 (e)模型复用的缺陷传导风险。依托基础模型进行二次开发或微调,是 常见的人工智能应用模式,如果基础模型存在安全缺陷,将导致风险传导至下 游模型。 3.2.2 现实域安全风险 (a)诱发传统经济社会安全风险。人工智能应用于金融、能源、电信、交通、 民生等传统行业领域,如自动驾驶、智能诊疗等,模型算法存在的幻觉输出、 区 别对待,带来系统性、结构性的社会歧视与偏见。同时,拉大不同地区人工智 能鸿沟。 (b)挑战传统社会秩序的风险。人工智能发展及应用,可能带来生产工具、 生产关系的大幅改变,加速重构传统行业模式,颠覆传统的就业观、生育观、 教育观,对传统社会秩序的稳定运行带来挑战。 (c)未来脱离控制的风险。随着人工智能技术的快速发展,不排除人工 智能自主获取外部资源、自我复制,产生自我意识,寻求外部权力,带来谋求
    0 码力 | 20 页 | 3.79 MB | 1 月前
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  • pdf文档 开源中国 2023 大模型(LLM)技术报告

    Agent) LLM Agent 是一种基于 LLM 的智能代理,它能够自主学习和执行任务, 具有一定的“认知能力和决策能力”。LLM Agent 的出现,标志着 LLM 从传统的模型训练和应用模式,转向以 Agent 为中心的智能化模 式。 LLM Agent 打破了传统 LLM 的被动性,使 LLM 能够主动学习和执行 任务,从而提高了 LLM 的应用范围和价值;它为 LLM 的智能化发展提 快速完成从模型到应用的跨越,如 、 等。 : 大模型聚合平台主要用于整合和管理多个大型机器学习模型,在聚合平台之上,衍生出 MaaS(Model-as-a- Service,大模型即服务)的服务模式——通过提供统一的接口和框架,以更高效地部署、运行和优化这些模型, 。 :其它开发相关的 LLM 工具,如云原生构建多模态AI应用的工具 Jina,嵌入式数据库 txtai 等。 25 / 32
    0 码力 | 32 页 | 13.09 MB | 1 年前
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